Berri AIのLiteLLMは、究極のLLMゲートウェイです。100以上のAIモデル(OpenAI、Azure、Gemini、Bedrock、Anthropic)にシームレスにアクセスでき、OpenAI互換性を統一しています。モデル管理、コスト追跡、フォールバックを簡素化し、開発者の生産性を向上させます。スケーラブルで安全なAI導入のため、オープンソースまたはエンタープライズソリューションを今すぐお試しください。
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公開日:
2024-09-08
作成日:
2025-04-26
最終更新日:
2025-04-26
公開日:
2024-09-08
作成日:
2025-04-26
最終更新日:
2025-04-26
Berri AI LiteLLMは、OpenAI、Azure、Anthropicなど100以上の大規模言語モデル(LLM)へのアクセス、支出追跡、フォールバックを簡素化するLLMゲートウェイです。開発者向けにOpenAI互換の統一インターフェースを提供し、大規模言語モデルアプリケーションのシームレスな統合、コスト管理、負荷分散を可能にします。
Berri AI LiteLLMは、複数のLLM統合を管理するプラットフォームチーム、開発者、企業向けに設計されています。Netflix、Lemonade、RocketMoneyなどの組織が採用しており、AIモデルへの集中アクセス、コスト追跡、レート制限が必要な企業に最適です。
Berri AI LiteLLMは、AIデプロイメントを拡張する企業、複数LLMワークフローを管理するチーム、モデルへの統一アクセスを必要とする開発者に最適です。クラウドまたはセルフホスト環境に対応し、JWT/SSO認証をサポート。コスト追跡、負荷分散、迅速なモデル切り替え(例:AIプラットフォーム、SaaSツール)が必要なシナリオで特に効果を発揮します。
LiteLLMは、100以上のLLMにわたるモデルアクセス、支出追跡、フォールバックを簡素化するLLMゲートウェイです。OpenAI、Azure、Gemini、Bedrock、Anthropicなどのモデルに、OpenAI形式でシームレスにアクセスできます。LiteLLMはプラットフォームチームが認証、負荷分散、コスト追跡を管理するのを支援し、時間を節約し運用の複雑さを軽減します。
LiteLLMは高度なコスト追跡機能を提供し、特定のキー、ユーザー、チーム、組織ごとに使用状況を属性付けることができます。OpenAI、Azure、Bedrock、GCPなどのプロバイダー全体での支出を自動的に追跡します。S3/GCSにコストを記録し、タグベースの追跡で詳細な洞察を得られるため、予算管理やチャージバックが容易になります。
LiteLLM Enterpriseにはオープンソースの全機能に加え、エンタープライズサポート、カスタムSLA、JWT認証、SSO、監査ログが含まれます。大規模な展開向けに設計されており、組織は多くの開発者にLLMアクセスを提供しながら、セキュリティ、コンプライアンス、詳細な使用状況追跡を維持できます。
はい、LiteLLMはLangfuse、Langsmith、OpenTelemetryなどのロギングツールとの統合をサポートしています。これによりチームはLLMの使用状況を監視し、プロンプトを追跡し、パフォーマンスメトリクスを分析できるため、可観測性とデバッグ能力が向上します。
LiteLLMはレート制限(RPM/TPM)と複数のLLMプロバイダー間での負荷分散を提供します。これにより、プライマリプロバイダーが失敗した場合に利用可能なモデルやフォールバックオプションにリクエストを自動的にルーティングすることで、高可用性を確保し、ダウンタイムを最小限に抑えパフォーマンスを最適化します。
はい、LiteLLMはすべてのLLMインタラクションをOpenAI API形式に標準化します。つまり、開発者は同じコードベースを使用して100以上のLLMと対話でき、プロバイダー固有の調整が必要なく統合が簡素化されます。
LiteLLMはOpenAI、Azure、Gemini、Bedrock、Anthropicなど100以上のLLMプロバイダーをサポートしています。この広範な互換性により、開発者はベンダーロックインなしで最新のモデルにアクセスできます。
LiteLLMはDockerを使用したオープンソースソリューションとして、またはエンタープライズニーズに合わせてセルフホストでデプロイできます。オープンソース版にはコア機能が含まれ、エンタープライズ版では大規模チーム向けの追加サポート、セキュリティ、スケーラビリティが提供されます。
はい、LiteLLMには予算コントロールとレート制限が含まれており、過剰な支出を防ぎます。チームはユーザー、プロジェクト、組織ごとに使用上限を設定でき、コストが予測可能で割り当てられた制限内に収まるようにできます。
Netflixのような企業がLiteLLMを利用する理由は、LLMアクセスを簡素化し、統合作業を減らし、モデル採用を加速できるからです。Netflixのスタッフソフトウェアエンジニアが指摘しているように、LiteLLMはAPI呼び出しを標準化し、新しいモデルに迅速にアクセスできるようにすることで数か月の開発時間を節約します。
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